信息量準則aic在玉米品種區(qū)域試驗分析的應(yīng)用論文(編輯修改稿)
2025-07-25 03:20 本頁面
【文章內(nèi)容簡介】 所有模型均需要的語句：proc mixed 。 class V L。 model Y = V /ddfm = satterthwaite。模型Model語句 Syntax穩(wěn)定性方差模型Stability varianceRandom int / sub =L。 repeated V/ sub = L type = un(1)。 run。FinlayWilkinson模型repeated V/ sub = L type = FA1(1)。 run。EberhartRussell模型repeated V/ sub =L type = FA(1)。 run。AMMI1模型random int / sub = L。 repeated V/ sub = L type = FA1(1)。 run。環(huán)境方差模型Environmental variancerepeated V/ sub = L type = un。 run。注：本行所列語句應(yīng)出現(xiàn)在其他語句之前Note: The mands in this row should be written before the other mands for each scenario. 模型評價與選擇上述各種模型采用極大似然法擬合時，可采用基于似然值的信息量準則評價和選擇最佳模型，如Akaike信息量準則（AIC）：AIC = 2 lnL + 2qLnL為模型擬合極大似然值的自然對數(shù)值；q為模型中待估計方差協(xié)方差參數(shù)的數(shù)目。該式中右邊第一項可解釋為衡量模型對試驗數(shù)據(jù)擬合優(yōu)良度的一個度量，第二項可解釋為對增加模型參數(shù)個數(shù)的一種平衡。當有若干個模型可供應(yīng)用時，數(shù)據(jù)擬合效果好，而又盡可能節(jié)省參數(shù)數(shù)目的模型，即AIC值最小的模型為最佳模型。在利用SAS 中的Proc mixed程序進行分析時，AIC值將由該程序自動給出。 數(shù)據(jù)資料 材料和方法數(shù)據(jù)取自我國玉米作物區(qū)域試驗的產(chǎn)量資料，數(shù)據(jù)為子粒產(chǎn)量。資料來源詳細狀況見表32。所有試驗采用隨機區(qū)組設(shè)計，重復(fù)3次；小區(qū)面積12m178。(2m6m) ，田間管理略高于大田水平，產(chǎn)量結(jié)果為籽粒產(chǎn)量，單位kg/12m178。 玉米區(qū)域試驗描述 regional trial description試驗 Trial試驗Trial品種數(shù)Cultivar number環(huán)境數(shù)Environment number重復(fù)數(shù)Replication number產(chǎn)量單位Yield unit數(shù)據(jù)來源Data resource02年1組玉米17213kg/12m202年2組玉米21213kg/12m203年1組玉米17223kg/12m203年3組玉米16213kg/12m203年4組玉米14213kg/12m204年1組玉米18223kg/12m204年2組玉米18223kg/12m204年3組玉米19223kg/12m204年4組玉米19223kg/12m205年1組玉米17223kg/12m205年2組玉米15223kg/12m205年3組玉米16223kg/12m205年4組玉米16223kg/12m205年5組玉米15223kg/12m205年6組玉米15223kg/12m2表32 區(qū)域試驗產(chǎn)量列表 Yield data of regional trial試驗 Trial02年1組02年2組03年1組03年3組03年4組04年1組04年2組04年3組04年4組05年1組05年2組05年3組05年4組05年5組05年6組V1V2V3V4V5V6V7V8V9V10V11V12V13V14V15V16V17V18V19V20V21 試驗數(shù)據(jù)初步分析綜合方差分析結(jié)果(略)與各點次方差分析結(jié)果基本一致，區(qū)組間方差不顯著，品系和試點間方差都達到極顯著水平，說明各試點的生態(tài)條件差異很大， 反映了各品系在各試點的適應(yīng)性和增產(chǎn)潛力有明顯的不同； 互作極顯著表明各品系的平均產(chǎn)量隨地點的變化而有顯著的變化。但是變化是不一致的，既有的品系增產(chǎn)，有的品系減產(chǎn)，換另外一個點這種增產(chǎn)或減產(chǎn)明顯發(fā)生了變化。表33 不同穩(wěn)定性分析模型的AIC值。較小的AIC值表示較好的模型擬合效果 AIC Values of different stability models. Smaller AIC value indicates better fitting models試驗 Trial穩(wěn)定性方差模型Stability varianceFinlayWilkinson模型EberhartRussell模型AMMI1模型環(huán)境方差模型Environmental variance02年1組02年2組03年1組03年3組03年4組04年1組04年2組04年3組04年4組05年1組05年2組05年3組05年4組05年5組05年6組注： 表示參數(shù)尋優(yōu)未達到收斂。下劃線的數(shù)據(jù)表示最佳模型。Note: denotes convergence did not be reached. Best models are underlined.不同分析模型的穩(wěn)定性參數(shù)估計結(jié)果 Parameter estimates of cultivar variability for different analysis models試驗穩(wěn)定性方差模型FinlayWilkinsonEberhartRussellAMMI環(huán)境方差模型2002年01組V1V2V3V4V5V6V7V8V9V10V11V12V13V14V15V16V172002年02組V1V2V3V4V5V6V7V8V9V10V11V12V13V14V15V16V17V18V19V20V212003年01組V1V2V3V4V5V6V7V8V9V10V11V12V13V14V15V162003年03組V1V2V3V4V5V6V7V8V9V10V11V12V13V14V15V162003年04組V10V2V3V4V5V6V7V8V9V10V11V12V13V142004年01組V1V2V3V4V5V6V7V8V9V10V11V12V13V14V15V16V17V182004年02組V1V2V3V4V5V6V7V8V9V10V11V12V13V14V15V16V17V18V192004年03組V1V2V3V4V5V6V7V8V9V10V11V12V13V14V15V16V17V18V192004年04組V1V2V3V4V5V6
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